[办公] Excel 数据分析两个变量的相关性分析

最新推荐文章于 2025-07-06 17:24:54 发布
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准备数据

 

拓展Excel数据分析功能

选择excel加载项：

勾上分析工具库：

 

分析相关系数 

数据分析  - 相关系数 - 选择输入范围 - 输出范围

点击确认计算出相关R值 ：R值0.4～0.6属于弱相关

计算R方：插入散点图 - 添加线性 - - 显示公式和R方

 

ps: 会使用python的同学可以直接用pandas的矩阵相关系数corr()输出 

excel两个指标相关性分析_如何在Excel中计算两个变量之间的相关系数？
weixin_42523718的博客
12-30 7053
如何在Excel中计算两个变量之间的相关系数？我们通常使用相关系数(介于-1和1之间的值)来显示两个变量之间的相关程度。 在Excel中，我们还可以使用CORREL函数来查找两个变量之间的相关系数。请注意：相关系数+1表示完全正相关，这意味着随着变量X增加，变量Y增加，而变量X减少，变量Y减少。另一方面，相关系数为-1表示完全负相关。 随着变量X的增加，变量Z减小，而随着变量X的减小，变量Z增加。...
相关系数excel_给你一份数据，如何去分析？手把手教你用Excel进行数据分析
weixin_39856269的博客
11-18 1454
申明：本人于2019.8.26首发本文于简书，今日转载并重新编辑至头条本文是我当初作为数据分析小白实践的第一课，只要你掌握了数据分析方法论，最常见的Excel也能完成漂亮的全流程分析只要有方法，Excel也能完成漂亮的数据分析，这是一份对小白很适合的数据分析方法论。知乎上学习了磊叔【知乎作者：徐小磊】的数据分析方法论，我来交作业了。读完本文您将掌握：利用Excel进行数据分析的七步方法论有这样一份...
典型相关分析如何分析两组变量的关系
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
12-07 1万+
前言我们在分析两组变量之间的相关性时，比如X=[X1,X2,...,Xm]X=[X_1,X_2,...,X_m]和Y=[Y1,Y2,...,Yn]Y=[Y_1,Y_2,...,Y_n],最原始的方法就是直接计算X和Y的协方差矩阵，矩阵有m*n个值。有了协方差矩阵就得到了两两变量之间的相关性，比如cijc_ij就是变量XiX_i和YjY_j的相关性。这种分析方法只考虑了cijc_ij变量XiX_i和Y
基于Excel的数据分析思维与分析方法
最新发布
weixin_74268817的博客
07-06 1259
数据分析基础方法与工具应用 摘要：本文系统介绍了数据分析的四大核心方法：1）描述性统计分析（包括均值、方差、分位数等核心指标的计算与Excel实现）；2）变化分析方法（同比环比的计算原理与应用场景）；3）指标体系构建（重点解析北极星指标与维度分析方法）；4）相关性分析（不同数据类型适用的相关系数算法及注意事项）。文章以Excel为主要操作平台，结合具体业务场景，提供了从基础统计到指标体系的完整分析框架，强调数据分析思维比工具更重要，并指出常见分析误区（如相关性≠因果）。通过加载Excel分析工具库、条件格式
excel两个指标相关性分析_用Excel做相关性分析方法
weixin_39573136的博客
12-20 1655
2006-11-1505:24分享到：我要吐槽化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。点这里看专题：用Excel完成专业化数据统计、分析工作相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一...
Excel模板外币存款与汇率相关性分析.zip
04-14
5. **相关系数**：相关系数是衡量两个变量间线性关系强度和方向的指标，范围在-1到1之间。正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无明显线性关系。在分析中，我们可能会找到外币存款与汇率的相关系数，以量化它们的...
用Excel做相关性分析
data_cola的博客
01-04 7万+
一、概念理解 相关关系：变量之间存在着的非严格的不确定的关系，对它们进行深层次的分析，观察它们的密切程度。 相关性分析：对变量之间相关关系的分析，即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析，用来衡量它的指标是线性相关系数，又叫皮尔逊相关系数，通常用r表示，取值范围是[-1,1]， r取值范围 相关程度 |r|<0.3 ...
excel两个指标相关性分析_相关分析与回归分析 Excel 和 R计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation）...
weixin_39834328的博客
12-20 3312
在统计学上，计算了平均数，方差，理解概率分布之后，就要计算多种变量之间的相关系数，以及其因果关系了。另外，χ2检验方法能同时检验一个因素两项或多项分类的实际观察数与某理论次数分布是否相一致的问题，或说有无显著差异问题。所谓实际观察数简称实计数或实际数，是指在实验或调查中所得到的计数资料，而理论次数是指根据概率原理、某种理论、某种理论次数分布或经验次数分布所计算出来的次数。对于这些计数数据进行统计分...
使用ChatGPT做简单Excel表格及数据分析
04-15
”ChatGPT将分析这两个变量与违约率的关系，可能通过交叉表或假设检验来揭示其中的模式。 总的来说，ChatGPT作为一个强大的自然语言处理工具，可以极大地简化Excel表格的创建和数据分析过程。只需清晰地表达我们的...
导入Excel数据，并进行关联规则分析
10-27
对其Excel数据进行关联规则分析之前需要对数据进行预处理：将表头去掉，并保存你所需要的数据，导入你所需要分析的Excel地址和‘Sheet1’，所得出的数据，即是你所需要的结果。
两组数的相关性判断
计算之道的博客
11-01 4537
（1）显著水平,就是P值,这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的,那么多少才算显著,一般p值小于0.05就是显著了；例如p值=0.001,就是很高的显著水平了,只要显著,就可以下结论说：拒绝原假设无关,两组数据显著相关也说两者间确实有明显关系.通常需要p值小于0.1,最好小于0.05设甚至0.01,才可得出结论：两组数据有明显关系,如果p=0.5,远大于0.1,只能说明相关程度不明显甚至不相关.起码不是线性相关.在满足相关系数显著的条件下，相关系数越大，相关性就越强。
spearman相关性分析_两个变量间的线性相关关系（SPSS：线性相关分析）
weixin_39881859的博客
12-05 9805
相关分析能够解决的问题：· 父母的身高和孩子的身高是否有关？一般情况，父母的身高越高，孩子的身高是不是也会越高？· 跳远成绩与短跑速度是否有关？一般情况，短跑速度越快，跳远成绩是不是也会越好？用相关系数 r 表示两个变量之间的相关程度和方向。a. 零相关：r=0b. 正相关：0＜r＜1c. 完全正相关：r=1d. 负相关：-1＜r＜ 0e. 完全负相关：r=-1|r|越大，相关关系越密切|r|越小...
excel显著性检验_excel如何进行显著性差异分析？
weixin_39866087的博客
12-19 9723
步骤：1、打开excel，点击“文件”，再点击“选项”，添加“数据分析”模块；2、点击“数据分析”，点击“无重复双因素分析”，点击“确定”；3、在“输入区域”将数据包括分组名称全部选进去，在“输出区域”点击文中空白位置，点击“确定”即可。利用excel进行数据差异显著性分析的步骤：工具原料：excel2013版本；1.打开excel，添加“数据分析”模块；结果如图；添加“数据分析”模块步骤：①单击...
学习笔记（五）——相关系数及Excel实现相关分析操作
Exaid_snow的博客
11-28 3771
当我们研究两种或者两种以上的数据之间有什么关系的时候，就需要用到相关分析，如果两种数据之间有关系，就叫作相关关系。 相关分析的作用主要用3点： 1.研究两种或者两种以上数据之间有什么关系，或者某个市区收到其他因素影响的问题时使用 2.解决问题中通过相关分析可以帮助我们扩大思路，将视野从一种数据扩大到多种数据 3.相关分析通俗易懂，更容易让对方理解。 那么如何使用呢，对于两种不同的数据，把他们放到同一个图形上，然后用两种数据分别为X轴和Y轴作散点图。，散点图可以直观地显示出两种数据之间的相关关系。而相关系数就
【Excel】excel计算相关性系数R、纳什效率系数NSE、Kling-Gupta系数KGE
a11113112的博客
04-30 8766
一、相关系数R是用来衡量两个变量之间线性关系强度和方向的统计量。三、KGE是用于评估水文模型性能的一种指标，它考虑了模型模拟的时间序列与观测值之间的相关性、均值、以及标准差之间的差异。二、NSE通常用于评估模型的拟合程度。C2:C10958是模型计算值的所在范围。B2:B10958是观测值的所在范围。
不同类型特征变量之间相关性分析
weixin_45545159的博客
01-01 1万+
站在2022的第一天想说点啥总结却迟迟不知道该如何下笔，年前的立的各种风控技能Flag还没一一勾除又有新的Flag要立，风控人不容易…不管怎样，学习总是必要的，今天带来番茄风控2022年第一篇实操干货。 在数据分析过程中，对特征变量的相关性分析是一项重要工作，尤其是在数据建模场景，特征的相关性分析是变量筛选的一种典型方法。但是，在日常数据分析实践中，由于数据源的特征分布情况，特征相关性分析往往是针对连续变量与连续变量，如pearson相关系数等，而对分类变量的相关性较少关注。本文基于SAS实操，介绍下不同类
Excel-散点图（相关性及数据分布）分析
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张洪举
01-19 17万+
散点图是用来判断两个变量之间的相互关系的工具，一般情况下，散点图用两组数据构成多个坐标点，通过观察坐标点的分布，判断变量间是否存在关联关系，以及相关关系的强度。此外，如果不存在相关关系，可以使用散点图总结特征点的分布模式，即矩阵图（象限图）。
Excel数据分析：非线性回归与相关性分析
在数据分析中，非线性的复回归是一种重要的统计分析技术，用于研究两个或多个变量之间的非线性关系。在这个具体的实例中，我们关注的是年龄与月收入之间的关系。通过收集到的数据，我们可以使用数据分析工具来构建一...
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